自动驾驶汽车经常装载有好意思妙的传感器阵列，如激光雷达、雷达和高清录像头。 可是，一位 DIY 建造者一经讲解注解文爱 porn，在某些顽固环境中不错肃清系数花哨的装备，只用一个录像头就能竣事自动驾驶。

YouTuber 用户奥斯汀-布莱克（Austin Blake）便是这么一个东谈主，他家里碰巧有一辆好处的卡丁车。 在将其定名为"Crazy Cart"之后，他决定将其改装成我方的自动驾驶测试平台。 为此，他最先盘算了一条临时赛谈，用对比显然的胶带标记，铺在他责任室的地板上。 如下图所示，空间相等局促，但小车的转弯半径也很小。

接下来是最难的部分--让 Crazy Cart 简直掌持自动驾驶手段。 为此，布莱克通过洋洋纚纚的神经收集模子，接管了一种名为行径克隆的本领。 最先，他手动驾驶卡丁车在赛谈上行驶时录制了约 15000 张图像，并将每个点的转向角度手脚考验标签。 然后，他将这些数据输入卷积神经收集，该收集学会将图像输入与相应的转向场地相关起来。

要获取一个性能精致的模子，需要经由大齐的检会和失实。 最先的测试失败了，因为收集难以别离轨谈旯旮和导航急转弯。 Blake 尝试了数据增强技巧、诊治超参数、使用多个录像头文爱 porn，以至添加广角镜头来增强视线。

关联词，简直的冲破来自于他添加了亮蓝色胶带手脚外限度，以加多对比度。有了明确的轨谈，他的作品就不错仅凭单目视觉在大地轨谈上自主滑行，无需好意思妙的传感器。

这台成就总计需要三个 Arduinos。 一个 Arduino 将计较机中的转向臆测信息传递给第二个 Arduino，后者将这些数据与位置反映信息荟萃起来，操作一个法例转向角的电机。 第三个 Arduino 通过向卡丁车的速率法例器发送法例信号来法例油门。

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固然，与在具有复杂性和不行臆测性的真实人人谈路上飘零比较，这只是一个很是有限的使用案例。 布雷克坦言，后者是一项难度极大的挑战，需要更丰富的传感器数据，而不单是是录像头。

尽管如斯，这个面貌如故令东谈主印象深远，它展示了当代机器学习在从不起眼的视觉输入中索要驾驶智能方面的才气。 推广该面貌可能需要更多的考验数据，但一个东谈主的才气有限。